如何把自己的科研说的很low？
好的，那我们来聊聊如何把自己的科研“说得非常low”，并且尽量详细地讲述一下其中的“门道”。这其实也是一种特殊的表达技巧，虽然在很多场合不提倡，但在某些特定情境下，或者出于一种黑色幽默、自我解嘲，也未尝不可。
这里的“low”可以理解为：
不突出成就，强调困难、琐碎和局限性。
用朴实、接地气的语言描述，避免专业术语和高大上的包装。
将高深的理论或复杂的研究过程，简化到普通人也能理解甚至觉得“不过如此”的地步。
甚至可以加入一些自嘲、吐槽的元素，降低别人对你科研的期望。
下面我将从不同角度和具体方法来详细展开：
核心原则：反向包装，降维打击
我们平时做科研是为了让别人觉得厉害，而现在我们要做的就是反着来。目标是让别人觉得：
“哦，就这点事啊？”
“这玩意儿这么简单，我也会做。”
“他们搞了半天，结果就这个？”
“听起来好辛苦，但好像也没什么大不了的。”
一、 内容的选择与呈现：从光鲜亮丽到泥土芬芳
1. 聚焦最基础、最重复、最繁琐的工作：
别人讲： “我们开发了一种创新性的算法，显著提高了数据分析效率。”
你讲： “你知道我每天都在干啥吗？就是盯着电脑屏幕，写一大堆代码，然后改来改去。改了半天发现一个标点符号错了，或者一个变量名写错了，那叫一个酸爽。最后出来的结果，说实话，跟你用Excel表格稍微处理一下，肉眼看起来也没啥天翻地覆的区别，就是数字多了一点。”
详细说明： 强调你花费的时间和精力，不是在“思考”或“创新”，而是在“敲键盘”、“点鼠标”、“复制粘贴”、“重启电脑”。比如，“我花了三天时间，就为了把这个Excel表格从一个sheet拉到另一个sheet，然后又把数据格式统一了。”
2. 无限放大困难和挫折，模糊最终的“突破”：
别人讲： “经过无数次的实验，我们终于克服了技术瓶颈，实现了 XXX。”
你讲： “唉，这项目做了好久了，一直磕磕绊绊的。数据老是出问题，仪器时不时就罢工，还经常需要跟各种奇奇怪怪的错误码打交道。有时候觉得，我大部分时间都在跟这些‘坏东西’搏斗，而不是在做‘研究’。至于最后有没有什么‘突破’嘛，那得看运气，毕竟，搞科研嘛，谁知道呢？”
详细说明： 把实验失败、仪器故障、数据污染、代码bug等描写得声情并茂。例如，“你知道跑一个实验要多久吗？有时候几个小时，有时候几天。结果出来一看，全是噪声，跟电视没信号一样，然后就得全部重来。这感觉就像你辛辛苦苦钓了一天的鱼，结果全是烂海草。”
3. 淡化理论高度，强调工具和方法的“搬运工”属性：
别人讲： “我们运用了前沿的深度学习模型，构建了 XXX。”
你讲： “我用的都是别人写好的‘工具’，说白了就是下载了一个软件，然后把我的数据喂进去，再把出来的结果拿出来。我基本上就是个‘搬运工’，把别人的东西拿来用一下。至于它里面到底是怎么运作的？我大概知道个皮毛，反正按着教程操作就不会出错（大部分时候）。”
详细说明： 强调“这是别人的代码”、“这是现成的模型”、“只是套了个框架”。“你看我这个图，这个曲线挺好看的，但其实也就是我用Python写了大概几十行代码，然后让它给我画出来而已，跟画个PPT图差不多，只不过里面的数据更‘专业’一点。”
4. 用朴实甚至口语化的语言描述：
别人讲： “本研究通过构建一个非线性动力学模型，揭示了XXX现象的内在机制。”
你讲： “我们就是想搞明白，为什么这个东西会这样动。然后我就去查了很多书，看了很多资料，最后发现，好像可以用一些数学公式来描述一下，比如一个弹簧拉一下会怎么样，或者一个球滚一下会怎么样，然后把这些东西组合起来看看。最终出来的结果嘛，你看起来可能就是一条弯弯曲曲的线，证明了‘大概率是这样’。”
详细说明： 避免使用“前沿”、“突破”、“创新”、“革命性”、“颠覆性”、“高性能”、“高精度”、“高效率”等积极词汇。多用“差不多”、“大概”、“好像”、“还可以”、“勉强能用”等。
5. 聚焦于“做了什么”，而非“有什么意义”：
别人讲： “我们的研究成果对未来 XXX 领域的发展具有里程碑式的意义。”
你讲： “我主要就是在做数据处理和模型搭建的工作。主要是把数据整理好，然后用一个模型跑一遍，看看最后结果怎么样。至于它有什么大用处，或者对‘未来有什么影响’，那我就不清楚了，我只负责把这部分工作做完。”
详细说明： 描述过程，描述行为，但不做价值判断或宏大设想。例如，“我就是每天按时上下班，把老板安排的任务做完。比如今天要做这个数据分析，我就把数据下载下来，导入到软件里，点几个按钮，出个报告。”
二、 自嘲与吐槽：点缀彩蛋，增添“low”感
1. 自嘲研究的“实用性”和“接地气”程度：
“我们研究的这个东西，估计跟咱老百姓日常生活没啥关系，可能也就我们自己实验室的人才看得懂吧。”
“我这个研究方向，听起来挺玄乎的，但实际做起来就是特别枯燥，每天跟数字和仪器打交道，跟搬砖差不多，只不过搬的是‘数据砖’。”
2. 吐槽研究过程的“鸡肋”或“不确定性”：
“我们这模型嘛，只能说‘在特定条件下’可能有点用，真要用到实际情况，估计得改得面目全非。”
“每次实验结果出来，都跟猜谜一样，有时对有时错，我也不知道到底是哪里出了问题，只能说‘大概率是这样’。”
3. 降低自己的投入感，强调“工具人”：
“我就是个‘码农’加‘数据搬运工’，把别人的想法实现出来。我本身对这个领域有多深的理解，那倒不至于。”
“你看我这报告写得，其实都是套用模版，改几个数字，然后把图插进去，写个‘实验方法’什么的，毕竟这个大家都这么写。”
4. 用生活化的比喻：
“我这个研究就像在茫茫大海里捞针，捞着了算运气，捞不着也很正常。”
“我的代码就像一锅乱炖，把所有东西扔进去，希望它能变成一道菜，但大多数时候出来的都是一团糊。”
三、 语气与态度的塑造：慢热、朴实、不浮夸
1. 放慢语速，显得有些吃力或犹豫：
“呃……我的研究嘛，主要就是……就是那个……关于……”
“嗯……怎么说呢……大概就是……我们是在研究一个……嗯……比较基础的问题。”
2. 表情上可以带点困惑或无奈：
眼神可以有点迷茫，嘴巴微张，好像在努力回忆或者组织语言。
偶尔叹口气，或者耸耸肩，表达研究过程中的“不易”。
3. 回避直接的“成果”和“结论”，多谈“过程”和“发现的困难”。
别人问“你们有什么成果？” 你可以回答：“我们发现，这个实验比我们想象的要复杂得多，需要更多的数据。”
总结一下“low”的科研陈述要素：
内容： 繁琐、重复、基础、困难、挫折、不确定性、工具性、过程性。
语言： 口语化、朴实、接地气、避免专业术语、多用弱化词汇（大概、好像、差不多）、自嘲、吐槽。
态度： 慢热、犹豫、困惑、无奈、不浮夸。
目标： 降低期望，制造反差，甚至引发同情或“就这”的心理。
何时使用这种“low”的科研陈述？
虽然我们详细探讨了如何说得low，但请记住，在大多数情况下，这并不是一个好的沟通策略。但以下情况可以考虑：
在熟人、朋友之间进行非正式交流，作为一种玩笑或自我解嘲。
在某些需要“接地气”的场合，例如科普讲座面向完全不懂的初学者，刻意简化和朴实化表达。
作为一种反讽，在某些“内卷”的学术氛围中，用“低姿态”来表达一种另类态度。
当你真的对自己的研究感到沮丧，想用这种方式排解情绪时。
最后的忠告： 掌握这种“low”的表达方式是一种技巧，但请务必区分“说得low”和“做的low”。真正的科研依然需要严谨和付出，这只是在“表达”层面的一种策略调整。请谨慎使用，并根据具体情境做出判断。
希望这些详细的描述，能帮助你理解如何将自己的科研“说得很low”。祝你“成功”！
这里的“low”可以理解为：
不突出成就，强调困难、琐碎和局限性。
用朴实、接地气的语言描述，避免专业术语和高大上的包装。
将高深的理论或复杂的研究过程，简化到普通人也能理解甚至觉得“不过如此”的地步。
甚至可以加入一些自嘲、吐槽的元素，降低别人对你科研的期望。
下面我将从不同角度和具体方法来详细展开：
核心原则：反向包装，降维打击
我们平时做科研是为了让别人觉得厉害，而现在我们要做的就是反着来。目标是让别人觉得：
“哦，就这点事啊？”
“这玩意儿这么简单，我也会做。”
“他们搞了半天，结果就这个？”
“听起来好辛苦，但好像也没什么大不了的。”
一、 内容的选择与呈现：从光鲜亮丽到泥土芬芳
1. 聚焦最基础、最重复、最繁琐的工作：
别人讲： “我们开发了一种创新性的算法，显著提高了数据分析效率。”
你讲： “你知道我每天都在干啥吗？就是盯着电脑屏幕，写一大堆代码，然后改来改去。改了半天发现一个标点符号错了，或者一个变量名写错了，那叫一个酸爽。最后出来的结果，说实话，跟你用Excel表格稍微处理一下，肉眼看起来也没啥天翻地覆的区别，就是数字多了一点。”
详细说明： 强调你花费的时间和精力，不是在“思考”或“创新”，而是在“敲键盘”、“点鼠标”、“复制粘贴”、“重启电脑”。比如，“我花了三天时间，就为了把这个Excel表格从一个sheet拉到另一个sheet，然后又把数据格式统一了。”
2. 无限放大困难和挫折，模糊最终的“突破”：
别人讲： “经过无数次的实验，我们终于克服了技术瓶颈，实现了 XXX。”
你讲： “唉，这项目做了好久了，一直磕磕绊绊的。数据老是出问题，仪器时不时就罢工，还经常需要跟各种奇奇怪怪的错误码打交道。有时候觉得，我大部分时间都在跟这些‘坏东西’搏斗，而不是在做‘研究’。至于最后有没有什么‘突破’嘛，那得看运气，毕竟，搞科研嘛，谁知道呢？”
详细说明： 把实验失败、仪器故障、数据污染、代码bug等描写得声情并茂。例如，“你知道跑一个实验要多久吗？有时候几个小时，有时候几天。结果出来一看，全是噪声，跟电视没信号一样，然后就得全部重来。这感觉就像你辛辛苦苦钓了一天的鱼，结果全是烂海草。”
3. 淡化理论高度，强调工具和方法的“搬运工”属性：
别人讲： “我们运用了前沿的深度学习模型，构建了 XXX。”
你讲： “我用的都是别人写好的‘工具’，说白了就是下载了一个软件，然后把我的数据喂进去，再把出来的结果拿出来。我基本上就是个‘搬运工’，把别人的东西拿来用一下。至于它里面到底是怎么运作的？我大概知道个皮毛，反正按着教程操作就不会出错（大部分时候）。”
详细说明： 强调“这是别人的代码”、“这是现成的模型”、“只是套了个框架”。“你看我这个图，这个曲线挺好看的，但其实也就是我用Python写了大概几十行代码，然后让它给我画出来而已，跟画个PPT图差不多，只不过里面的数据更‘专业’一点。”
4. 用朴实甚至口语化的语言描述：
别人讲： “本研究通过构建一个非线性动力学模型，揭示了XXX现象的内在机制。”
你讲： “我们就是想搞明白，为什么这个东西会这样动。然后我就去查了很多书，看了很多资料，最后发现，好像可以用一些数学公式来描述一下，比如一个弹簧拉一下会怎么样，或者一个球滚一下会怎么样，然后把这些东西组合起来看看。最终出来的结果嘛，你看起来可能就是一条弯弯曲曲的线，证明了‘大概率是这样’。”
详细说明： 避免使用“前沿”、“突破”、“创新”、“革命性”、“颠覆性”、“高性能”、“高精度”、“高效率”等积极词汇。多用“差不多”、“大概”、“好像”、“还可以”、“勉强能用”等。
5. 聚焦于“做了什么”，而非“有什么意义”：
别人讲： “我们的研究成果对未来 XXX 领域的发展具有里程碑式的意义。”
你讲： “我主要就是在做数据处理和模型搭建的工作。主要是把数据整理好，然后用一个模型跑一遍，看看最后结果怎么样。至于它有什么大用处，或者对‘未来有什么影响’，那我就不清楚了，我只负责把这部分工作做完。”
详细说明： 描述过程，描述行为，但不做价值判断或宏大设想。例如，“我就是每天按时上下班，把老板安排的任务做完。比如今天要做这个数据分析，我就把数据下载下来，导入到软件里，点几个按钮，出个报告。”
二、 自嘲与吐槽：点缀彩蛋，增添“low”感
1. 自嘲研究的“实用性”和“接地气”程度：
“我们研究的这个东西，估计跟咱老百姓日常生活没啥关系，可能也就我们自己实验室的人才看得懂吧。”
“我这个研究方向，听起来挺玄乎的，但实际做起来就是特别枯燥，每天跟数字和仪器打交道，跟搬砖差不多，只不过搬的是‘数据砖’。”
2. 吐槽研究过程的“鸡肋”或“不确定性”：
“我们这模型嘛，只能说‘在特定条件下’可能有点用，真要用到实际情况，估计得改得面目全非。”
“每次实验结果出来，都跟猜谜一样，有时对有时错，我也不知道到底是哪里出了问题，只能说‘大概率是这样’。”
3. 降低自己的投入感，强调“工具人”：
“我就是个‘码农’加‘数据搬运工’，把别人的想法实现出来。我本身对这个领域有多深的理解，那倒不至于。”
“你看我这报告写得，其实都是套用模版，改几个数字，然后把图插进去，写个‘实验方法’什么的，毕竟这个大家都这么写。”
4. 用生活化的比喻：
“我这个研究就像在茫茫大海里捞针，捞着了算运气，捞不着也很正常。”
“我的代码就像一锅乱炖，把所有东西扔进去，希望它能变成一道菜，但大多数时候出来的都是一团糊。”
三、 语气与态度的塑造：慢热、朴实、不浮夸
1. 放慢语速，显得有些吃力或犹豫：
“呃……我的研究嘛，主要就是……就是那个……关于……”
“嗯……怎么说呢……大概就是……我们是在研究一个……嗯……比较基础的问题。”
2. 表情上可以带点困惑或无奈：
眼神可以有点迷茫，嘴巴微张，好像在努力回忆或者组织语言。
偶尔叹口气，或者耸耸肩，表达研究过程中的“不易”。
3. 回避直接的“成果”和“结论”，多谈“过程”和“发现的困难”。
别人问“你们有什么成果？” 你可以回答：“我们发现，这个实验比我们想象的要复杂得多，需要更多的数据。”
总结一下“low”的科研陈述要素：
内容： 繁琐、重复、基础、困难、挫折、不确定性、工具性、过程性。
语言： 口语化、朴实、接地气、避免专业术语、多用弱化词汇（大概、好像、差不多）、自嘲、吐槽。
态度： 慢热、犹豫、困惑、无奈、不浮夸。
目标： 降低期望，制造反差，甚至引发同情或“就这”的心理。
何时使用这种“low”的科研陈述？
虽然我们详细探讨了如何说得low，但请记住，在大多数情况下，这并不是一个好的沟通策略。但以下情况可以考虑：
在熟人、朋友之间进行非正式交流，作为一种玩笑或自我解嘲。
在某些需要“接地气”的场合，例如科普讲座面向完全不懂的初学者，刻意简化和朴实化表达。
作为一种反讽，在某些“内卷”的学术氛围中，用“低姿态”来表达一种另类态度。
当你真的对自己的研究感到沮丧，想用这种方式排解情绪时。
最后的忠告： 掌握这种“low”的表达方式是一种技巧，但请务必区分“说得low”和“做的low”。真正的科研依然需要严谨和付出，这只是在“表达”层面的一种策略调整。请谨慎使用，并根据具体情境做出判断。
希望这些详细的描述，能帮助你理解如何将自己的科研“说得很low”。祝你“成功”！
网友意见
我的专业是天文学、天体物理学
说自己会占星，已经是最low了
但，说了自己会占星，大部分人还会问信不信。
这就很奇怪了，1+1=2 到底是信，还是不信啊？
我说不信，他们会跟我说，占星怎么灵验。
我说信，他们又会问，那跟科学不是矛盾的吗？
这种简直就是劝良家出轨，劝风尘女从良。完全不知所云。
但我还是喜欢看别人的星盘，因为这世间，好看的脸盘远远没有没有美丽的星星多。
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